harness

구글 리서치 오픈 소스 AI 도구 체인 자가 개선 프레임워크 Harness²는 AI 에이전트가 모델을 재훈련하지 않고도 시스템 프롬프트, 기억, 기술, 도구 규칙 및 스크립트와 플러그인을 자동으로 수정할 수 있게 합니다. 이 프로젝트는 Apache 2.0 라이센스를 채택하고 있으며, OpenCode와 Codex를 지원합니다. 그 핵심 메커니즘은 에이전트가 스스로 시행착오를 통해 새로운 작업을 만났을 때 몇 가지 개선안을 제시하고, 서로 다른 버전의 에이전트가 각각 실행하여 성과를 비교한 후, 더 적합한 방안을 조합하는 것입니다.표준 답안이 없더라도 시스템은 실제 실행 과정을 바탕으로 개선 방향을 찾을 수 있습니다. 작업이 끝난 후, 시스템은 어떤 수정이 효과적이었는지와 그 이유를 기억하여 다음 유사 문제에 참고할 수 있도록 합니다. 구글은 GLM-5와 Gemini 3.5 Flash를 사용하여 테스트를 진행했습니다. WorkBuddy-Bench에서 GLM-5는 OpenCode와 함께 단 한 번의 최적화 후 평균 점수가 64.2점에서 75.7점으로 상승하여 최적화되지 않은 Gemini 3.5 Flash의 72.4점을 초과했습니다.법률 작업 테스트에서 GLM-5의 일부 평가 기준 통과율은 59.6%에서 71.4%로 상승했습니다. 실험에서는 기본적으로 Claude Opus 4.8이 개선안을 제시하고 실행하는 책임을 지며, GLM-5와 Gemini는 주로 작업을 수행하는 역할을 하며, 완전히 스스로 진화를 이루는 것은 아닙니다. 국내 개발자 Joseph Zhou는 Harness²가 Jev 1.14에 접속한 실험을 보여주며 시각 작업 성과가 지속적으로 개선되고 있다고 언급했습니다.

금십 보도에 따르면, 중신증권 연구 보고서는 Harness가 DeepSeek가 모델 공급에서 플랫폼 생태계로 나아가는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다고 밝혔습니다. 이는 오픈 소스와 엔지니어링의 장점을 사용자 기반, 생태계 영향력 및 상업화 능력으로 전환할 것입니다. 에이전트 경쟁이 모델 능력에서 안정적이고 사용하기 쉬운 작업 전달로 확장됨에 따라, DeepSeek는 플러그인화, 장면 프리셋 및 크로스 에이전트 협업을 통해 사용자 및 작업 범위를 확장하고, 인프라의 장점을 소프트웨어와 하드웨어의 협동에서 완전한 작업 실행으로 연장할 것입니다.연구 보고서는 그 장기적인 가치가 생태계 확장을 통해 수요를 축적하고, 구성 및 프로세스의 침착성이 제품의 점착성을 강화하며, 추적 가능성이 안전한 거버넌스를 지원하고, 지속적인 사용과 기업 배치를 위한 조건을 창출한다고 언급했습니다. 공식 모델 호출을 기반으로 하여, 회사는 플랫폼 서비스 및 생태계 거래를 탐색할 수 있으며, 생태계 축적을 보다 다양한 수익원으로 전환하고, 제품 및 생태계 재투자를 지원할 수 있습니다. 중신증권은 국산 대모델의 지속적인 부상을 긍정적으로 보고 있습니다.

펑황왕 과학 보도，9 월 29 일，DeepSeek Harness v0.2 미리보기 버전이 공식 출시되었습니다. macOS 및 Windows 데스크톱 설치 패키지를 제공하며, DeepSeek 공식 웹사이트에 온라인 되었습니다. 새 버전은 일상 사무 및 개발을 위한 일반적인 기능을 사전 설정하였으며, 플러그인 설치 및 관리 페이지가 추가되었습니다.이번 업데이트는 파일 표시, 콘텐츠 미리보기 및 코드 변경 표시를 최적화하였고, 자동화 작업의 설정 및 관리를 개선하였으며, 다양한 작업 과정 표시 방식을 제공합니다. 사용자는 문서, 표 또는 PDF를 제공하여 자료를 정리하고, 데이터를 분석하며, 차트를 생성하거나 프레젠테이션을 만들 수 있으며, 프로젝트를 수정하고 코드를 실행할 수도 있습니다.필요에 따라 활성화할 수 있는 자동화 작업 플러그인이 내장되어 있으며, 반복 작업을 정기 작업으로 설정하고 실행 기록을 확인하며 실행 빈도 및 작업 지시를 조정할 수 있습니다. 플러그인 관리 페이지에서는 플러그인 패키지 이름을 입력하여 설치할 수 있으며, 플러그인을 비활성화하거나 제거하고 소개 및 출처를 확인할 수 있습니다. 실험적인 창작 모드에서는 사용자가 대화로 요구 사항을 설명하여 플러그인을 작성하고 수정할 수 있습니다. 공식적으로 제품은 아직 초기 단계에 있으며, 샌드박스 및 보안성, 인공지능 팀, 장기 기억, 브라우저 및 기타 GUI 소프트웨어 자동화, 원격 및 모바일 사용을 지속적으로 개선하고, 대화 공유 및 다인 협업을 탐색할 것이라고 합니다. 공식 모델 API 사용자 기준 통계에 따르면 약 60%의 사용자가 제3자 플러그인을 사용하였습니다.

DeepSeek Harness 공식 데스크톱 버전이 공식 저장소의 주요 브랜치에 나타났습니다. 이 데스크톱 버전은 Electron을 기반으로 하며, 기존 Harness 웹 UI를 독립적인 앱으로 만들어 사용자가 웹 서비스를 직접 시작할 필요가 없습니다.코드에는 macOS와 Windows의 설치 패키지 빌드, 서명, 공증, 자동 업데이트 및 업로드 프로세스가 포함되어 있으며, 생산 업데이트 주소는 download.deepseek.com을 가리킵니다. 최근 제출된 내용은 패키징, 공증 및 시작 복구와 같은 문제를 주로 수정했습니다. 공식적으로 출시 날짜는 발표되지 않았으며, GitHub Release에도 설치 패키지가 없습니다.

DeepSeek Harness 팀에 따르면, 새로운 버전 DeepSeek Harness v0.1.5가 DeepSeek V4.1 Flash 모델과 깊이 조정되어 표준 모드, 프로그래밍 도구 호출(PTC) 모드 및 극소형 모드를 포함하며, 기존 KV Cache를 유지한 채 시스템 프롬프트를 업데이트할 수 있습니다.웹 버전에서는 이미지, PDF 등 다양한 파일 업로드 및 사이드바 파일 트리 미리보기가 추가되었으며, Markdown, HTML, PDF, 코드 및 이미지를 직접 볼 수 있습니다. 인터페이스의 좌우 측은 플러그인에 표준화된 확장 진입점을 제공하며, 전역 진입점, 오른쪽 다중 탭 및 분할 표시를 지원합니다.긴 대화 로딩 및 저장 성능 최적화, 부모 에이전트와 자식 에이전트 간의 양방향 통신이 더 유연해졌으며, 실험적 플러그인 "Agent Teams"를 통해 다중 에이전트 팀 협업 및 작업 분할을 실현했습니다.

Minara는 새로운 세대의 범용 금융 인공지능 Minara Harness를 공식 출시하고 전 세계 사용자에게 다운로드를 개방했습니다. Minara Harness는 다양한 자산 시장을 포괄하며, 24시간 연중무휴로 투자 연구를 수행하고 사용자 권한 범위 내에서 자동화 거래를 실행합니다. 사용자는 자연어를 통해 금융 시장을 조회하고, 연구 보고서를 생성하며, 정량적 전략을 개발할 수 있으며, 프로그래밍, 웹 검색 및 문서와 같은 일상적인 작업도 처리할 수 있습니다. 플랫폼은 사용자가 기본 대형 모델을 직접 선택할 수 있도록 지원합니다.투자 연구 측면에서 Minara Harness는 여러 전문 AI 에이전트를 동시에 호출하여 기본적 분석, 가치 평가, 시장 동향 및 잠재적 위험 등의 관점에서 동일한 투자 기회를 분석합니다. 사용자는 각 에이전트의 정보 출처와 다양한 판단을 확인하고 연구 결과에 따라 거래 실행 여부를 결정할 수 있습니다. Minara Harness는 자연어로 거래 전략을 작성하고 자동으로 코드를 생성하여 백테스트를 완료하는 것도 지원합니다. 사용자는 다른 거래자의 전략을 구독하고 전략 코드, 역사적 성과 및 실시간 실행 지표를 확인할 수 있습니다. Minara는 선택 가능한 의사 결정 복기 메커니즘도 제공하여 후속 시장 결과와 결합하여 과거의 판단을 검증하고 어떤 경험이 향후 연구에 활용될 수 있는지 평가할 수 있습니다. 또한 Minara는 Harness의 벤치마크 테스트 결과를 발표했으며, 여러 테스트에서 OpenClaw, Hermes 및 Claude Code를 이기고 금융 보고서, 웹 연구 및 스프레드시트와 같은 작업에서 우수한 성과를 보였습니다.

IT之家에 따르면, 위챗 페이는 AI 전용 카드가 DeepSeek Harness와 OpenClaw에서 사용을 지원한다고 발표했습니다. 사용자 권한 부여 후 대화 중에 스마트 추천에서 주문 결제까지의 프로세스를 완료할 수 있습니다.AI 전용 카드는 현재 위의 두 제품에서 Skillhub의 700개 이상의 Pay Skill을 유료로 호출할 수 있으며, 향후 더 많은 장면으로 확장될 예정입니다. 개통 프로세스에는 npx 명령어를 통해 DeepSeek Harness 또는 OpenClaw에 weixinpay 플러그인을 설치하고, Skillhub에서 유료 기술을 사용할 때 Agent가 바인딩 링크를 생성하여 위챗 페이 AI 전용 카드 바인딩을 완료하는 과정이 포함됩니다. 이후 각 주문은 사용자가 모바일에서 재확인하여 전용 카드 잔액에서 차감되며, 공식적으로 전용 카드와 주 계좌 자금이 분리되어 있고, 한도는 자율적으로 제어 가능하며 각 결제는 반드시 사용자의 확인이 필요하다고 강조했습니다.

블로거 Max For AI의 폭로에 따르면, DeepSeek Harness(DSH)는 8월 13일에 공식적으로 공개 테스트를 시작합니다. 오늘 밤 마지막 내부 테스트 버전이 배포되어 개발자들이 마지막 플러그인 호환 작업을 완료할 수 있도록 합니다. 플러그인 저장소에는 #dsh 해시태그를 포함해야 합니다. 내부 테스트 기간 동안 개발된 플러그인은 개발자의 개인 계정으로 이전되어 공식적으로 공개될 수 있습니다. 이는 DeepSeek가 이번에 Harness 제품뿐만 아니라 그에 맞는 플러그인 생태계도 동시에 개방한다는 것을 의미합니다. 현재 공식적으로 발표된 내용은 없으며, 구체적인 세부 사항은 공식 정보를 기준으로 합니다.

X 플랫폼 블로거 @MaxForAI에 따르면, DeepSeek Harness 내부 테스트 모집 스크린샷이 소셜 미디어에서 퍼지고 있습니다. 스크린샷에 따르면, DeepSeek Harness는 이번 주 늦게 내부 테스트를 시작할 예정이며, 첫 번째 사용자들은 소규모 그룹 채팅에서 선별될 것입니다. 선발된 사람은 개인 정보를 제출하고 《비밀 유지 서약서》에 서명해야 합니다. 스크린샷은 또한 유출 시 자격이 취소되며, 이후 DeepSeek 모델 및 제품 내부 테스트의 선발 기회에 영향을 미친다고 특별히 경고하고 있습니다. 만약 이 소식이 사실이라면, DeepSeek V4 정식 버전 및 Harness 제품이 곧 출시될 것으로 기대됩니다.